基于用户偏好的网络质量QoE感知建模仿真分析

发布时间：2021-01-06 06:36

　　为了解决现有网络质量QoE感知模型数据粗差迭代次数多、线性回归参数小的问题,提出基于用户偏好的网络质量QoE感知建模仿真研究。依据用户偏好理论确定模型参数,并获取网络质量QoE感知数据,以此为基础,通过MCD算法判别并去除网络质量QoE数据粗差,以去除粗差的网络质量QoE数据为基础,利用ROI加权算法提取网络质量QoE数据特征,以得到的网络质量QoE数据特征为依据,将其代入多元线性回归方程计算网络质量QoE感知,实现了基于用户偏好的网络质量QoE感知。实验结果显示,与现有三种网络质量QoE感知模型相比较,构建的网络质量QoE感知模型降低了数据粗差迭代次数,提高了线性回归参数,充分说明构建的网络质量QoE感知模型具备更好的性能。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(04)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

MCD算法流程图

数据样本粗差判别流程

数据粗差迭代次数直接决定模型的效率,常规情况下认为数据粗差迭代次数越少,则表示模型的效率越高。将实验结果输入到Eviews中,在带宽3.0GB/s与10.0GB/s情况下,得到数据粗差迭代次数对比情况如图3与图4所示。图4 带宽10.0GB/s下数据粗差迭代次数对比情况图

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2960102